深度学习是机器学习的一个子集,主要关注多层神经网络的研究。 强化学习和迁移学习也是机器学习的子领域,但它们的研究重点和方法有所不同。 这些领域之间存在一定的联系,例如深度学习可以用于强化学习中的值函数近似,迁移学习可以将一个领域的知识应用到另一个领域。 三、应用场景案例分析 机器学习:信用卡欺诈检测、垃圾...
深度学习是一种机器学习的技术,也是现在机器学习最常用的一些手段。目前,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。强化学习又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。强化学习是智能体自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获得回报的过程。强化学...
强化学习则是机器学习中的另一种方法,与监督学习和无监督学习不同,强化学习是通过与环境互动,根据环境的反馈进行学习。强化学习的目标是最大化长期的累积奖励,使得智能体能够在多步决策的情况下做出最优选择。强化学习的应用包括游戏AI、自动驾驶等。迁移学习是机器学习的一种方法,尤其在处理小样本、少标签的问题时非...